《Large Language Models: The Hard Parts: Open Source AI Solutions for Common Pitfalls》PDF+mobi+epub高清完整电子版

Large Language Models: The Hard Parts: Open Source AI Solutions for Common Pitfalls
《大型语言模型：难点：开源人工智能解决方案如何应对常见陷阱》
作者： Thársis T. P. Souza (Author), Jr. Jonathan K. Regenstein (Author)
出版社：O’Reilly Media
出版时间：2026年5月6日

大型语言模型 (LLM) 已经彻底改变了自然语言处理，但将其部署到应用程序中却带来了诸多技术挑战。《大型语言模型：难点》一书清晰而实用地剖析了开发者和人工智能工程师在构建基于 LLM 的应用程序时所面临的种种限制。本书着重探讨实现过程中的陷阱（而不仅仅是功能），并提供了可操作的策略，辅以可复现的 Python 代码和开源工具。

读者将学习如何克服应用程序评估、输入管理、测试和安全性方面的关键障碍。本书专为开发者和技术产品负责人设计，强调针对实际问题的实用解决方案，并帮助读者深入理解 LLM 的约束和权衡取舍。

设计非确定性系统的测试和评估策略

管理上下文、红/绿/绿 (RAG) 和长上下文检索

解决输出不一致和结构​​不可靠性问题

实现安全性和内容审核框架

探索对齐挑战和缓解技术

在本地利用开源模型

电子版代找请联系：yefei147852

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